李歡,周天逸,張麗芬
(1.上海市水利工程設(shè)計研究院有限公司, 上海200061;2.上海市政工程設(shè)計研究總院(集團(tuán))有限公司,上海200092)
風(fēng)暴潮是一種災(zāi)害性自然現(xiàn)象,中國是世界上受風(fēng)暴潮災(zāi)害最嚴(yán)重的國家之一[1]。寧波市位于中國東海之濱,臺風(fēng)災(zāi)害頻發(fā),風(fēng)暴潮每年都給寧波市沿海造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[2-3]。據(jù)統(tǒng)計,自1949年以來,共有超過120個熱帶氣旋不同程度地對寧波造成影響,其中達(dá)到黃色預(yù)警級別的風(fēng)暴潮增水過程年均有0.5個,達(dá)到橙色及以上預(yù)警級別的平均5 a出現(xiàn)一次[4-5]。歷史上,8114號臺風(fēng)在寧波直接登陸,臺風(fēng)形成的暴雨、強(qiáng)風(fēng)、高潮位造成了20多萬公頃農(nóng)田受災(zāi),26 600多間房屋損壞倒塌,江堤、海塘決口多達(dá)2 198處,人員傷亡141人[6]。1323號“菲特”臺風(fēng)造成寧波11個縣(市)區(qū)、139個鄉(xiāng)鎮(zhèn)不同程度受災(zāi),受災(zāi)人口137.5萬人[7]。
不少學(xué)者對包括寧波海域的東海風(fēng)暴潮進(jìn)行了模擬與研究,但專門針對寧波海域沿岸的風(fēng)暴潮進(jìn)行模擬與分析的研究較少。金秋等[8]建立了寧波沿海風(fēng)暴潮增水模型,但模型只計算增水預(yù)報,未疊加有天文潮數(shù)值。張?jiān)孪嫉萚9]建立了浙江省溫臺海域的風(fēng)暴潮數(shù)值模式,模型范圍涵蓋了整個東中國海,但沒有對研究區(qū)域建立專門的精細(xì)化模型,且所得的后報模擬過程曲線與實(shí)測過程曲線存在較大誤差。胡仁飛等[10]進(jìn)行了寧波海域近海臺風(fēng)風(fēng)暴潮最大可能增水模擬研究,其采用了三角網(wǎng)格的形式,但網(wǎng)格分辨率較低,對于寧波海域復(fù)雜海島地形岸線的勾畫仍有欠缺。因此本文著重對于寧波近海海域的精細(xì)化天文潮、風(fēng)暴潮耦合預(yù)報技術(shù)進(jìn)行研究。
寧波具有漫長的海岸線,港灣曲折,島嶼星羅棋布,為了滿足寧波海域復(fù)雜岸線和分辨率的要求,數(shù)值模式采用了目前廣泛應(yīng)用的ADCIRC水動力模型[11]。該模型可集中關(guān)注天文潮和風(fēng)暴潮的相互作用,廣泛應(yīng)用于潮汐和風(fēng)暴潮預(yù)報中[12]。
在風(fēng)暴潮模擬中,計算區(qū)域越大,水邊界就越準(zhǔn)確,計算得到的風(fēng)暴潮數(shù)值也就越準(zhǔn)確。但對于近海地區(qū)而言,海岸的形狀勾勒和水深對風(fēng)暴潮計算的影響也很大[13],同時考慮到模型計算的時效性,因此本文天文潮、風(fēng)暴潮耦合數(shù)值模型由2部分構(gòu)成:東中國海天文潮、風(fēng)暴潮耦合模型;寧波近海天文潮、風(fēng)暴潮耦合模型。
1.1.1東中國海天文潮、風(fēng)暴潮耦合預(yù)報模型
東中國海天文潮、風(fēng)暴潮耦合預(yù)報模型范圍見圖1。模型覆蓋整個東中國海區(qū)域,范圍為117.0~ 130.9°E,23.4~ 41.1°N。網(wǎng)格分辨率為0.1°。外海邊界處的潮位由多年的調(diào)和常數(shù)預(yù)報。該模型為寧波近海精細(xì)化天文潮、風(fēng)暴潮耦合預(yù)報模型提供外海邊界條件。
1.1.2寧波近海天文潮、風(fēng)暴潮耦合預(yù)報模型
該模型研究區(qū)域覆蓋了整個寧波海域,即北至北緯30.9°包含杭州灣,南至北緯28.9°,包含三門灣海域以南,東至東經(jīng)123°,西至東經(jīng)120.5°。外海取至超40 m等深線的海域,整個計算域涵蓋了寧波海域的兩港一灣。采用最新的水下地形資料,構(gòu)建計算域的水下地形數(shù)據(jù),模型計算范圍及水深見圖2。

圖1 東中國海天文潮、風(fēng)暴潮模型范圍

圖2 寧波天文潮、風(fēng)暴潮耦合模型計算范圍及水深
模型計算域采用非結(jié)構(gòu)三角形網(wǎng)格離散,對近海岸線、島嶼復(fù)雜區(qū)域進(jìn)行局部加密,實(shí)現(xiàn)了模型的高分辨率,因而近海風(fēng)暴潮潮位的計算精度可以得到保障[14]。模型網(wǎng)格總數(shù)87 868個,節(jié)點(diǎn)共46 675個,最小單元長度200 m,模型整體網(wǎng)格布置見圖3,同時為了更好地展示沿海精細(xì)網(wǎng)格,將旗門港外海域局部放大,見圖4。

圖3 模型計算域網(wǎng)格布置

圖4 模型計算域網(wǎng)格局部放大
采用ADCIRC二維模型在笛卡爾坐標(biāo)系下通過基于垂直平均的原始連續(xù)方程和海水動量方程來求解自由表面起伏、二維流速等3個變量,即(ζ,u,v)。其中,在笛卡爾坐標(biāo)系下海水的連續(xù)方程為:
(1)
在笛卡爾坐標(biāo)系下海水原始動量方程為:
(2)
(3)
海表面風(fēng)切應(yīng)力:
式中S——緯度和網(wǎng)格計算區(qū)域中心點(diǎn)緯度的余弦值之比;t——時間;(x,y)——水平笛卡爾坐標(biāo);H=ζ+h——海水水柱的總水深;ζ——從平均海平面起算的自由表面高度;h(x,y)——未擾動海洋水深,即平均海平面至海底的距離;R——地球的半徑,文中取6 378 135 m;(U,V)——深度平均的海水水平流速;f=2Ωsinφ——科氏參數(shù),Ω為地球的自轉(zhuǎn)角速度;g——重力加速度;ρ0——海水密度,1 025 kg/m3;ps——海水自由表面的大氣壓強(qiáng);η——牛頓引潮勢;τsx、τsy——海表面風(fēng)切應(yīng)力的x和y方向分量;Wx、Wy——風(fēng)速的x、y分量;Cd——風(fēng)拖曳系數(shù);τbx、τby——海底摩擦力的x和y方向分量,底摩擦τbx=Uτ*,τby=Vτ*,其中采用二次式時,τ*=Cf(U2+V2)2/H,Cf為底摩擦系數(shù);Dx、Dy——動量方程的水平擴(kuò)散項(xiàng)。
初始條件:

(4)
ζ(x,y,0)=ζ0(x,y)
(5)
式中ζ0——由臺風(fēng)氣壓降引起的海面靜壓升高。
對于風(fēng)暴潮和天文潮的耦合,采用的是在計算域和開邊界處,同時考慮天文潮和臺風(fēng)的作用。天文潮的作用是通過在邊界上提供主要分潮作為主要驅(qū)動力實(shí)現(xiàn)。本文中,陸邊界法向流速取為0,外海開邊界條件由區(qū)域大模型提供。
臺風(fēng)的作用是通過上述的臺風(fēng)風(fēng)場和氣壓模型提供計算域內(nèi)和開邊界上的風(fēng),按照靜壓假設(shè)和自由表面邊界條件作用在水體上面。
1.4.1氣壓模式
臺風(fēng)區(qū)域氣壓分布采用高橋模式[15]:
(6)
式中P∞——臺風(fēng)外圍氣壓;P0——臺風(fēng)中心氣壓,ΔP=P∞-P0;r——計算點(diǎn)至臺風(fēng)中心的距離;R0——臺風(fēng)參數(shù),可取最大風(fēng)速半徑,km。
最大風(fēng)速半徑是臺風(fēng)模型的關(guān)鍵參數(shù)之一,其精確與否直接關(guān)系到臺風(fēng)中心周圍臺風(fēng)場的計算精度,本文采用經(jīng)驗(yàn)公式進(jìn)行計算:
R0=mVmax
(7)
其中,m為常數(shù),因臺風(fēng)發(fā)生區(qū)域不同而不同,本文選取寧波海域1997年之后的臺風(fēng)觀測資料率定。
1.4.2風(fēng)場模式
在直角坐標(biāo)系上,將臺風(fēng)的移動速度和梯度風(fēng)速分解為相應(yīng)的坐標(biāo)分量。當(dāng)氣壓取高橋公式、流入角為20°時,計算域上任一點(diǎn)風(fēng)速的東分量(x向)和北分量(y向)為:
(0.342·x+0.940·y)·103
(8)
(0.940·x-0.342·y)·103
(9)

圖5是對西澤站9711號臺風(fēng)的風(fēng)速和風(fēng)向的驗(yàn)證結(jié)果,效果顯示較好。

a)風(fēng)速比較

b)風(fēng)向比較圖5 西澤站9711號臺風(fēng)風(fēng)速和風(fēng)向模擬值與實(shí)測值比較
寧波市每年都會受到臺風(fēng)的影響,采用已建立的天文潮、風(fēng)暴潮耦合模型,對影響寧波近海海域有代表性的臺風(fēng)風(fēng)暴潮過程進(jìn)行模擬計算。本文對影響研究區(qū)域的8場臺風(fēng)進(jìn)行了數(shù)值模擬,臺風(fēng)路徑可見圖6,文中提供所用到實(shí)測數(shù)據(jù)的寧波各大水文測站位置見圖7。由于篇幅所限,同時根據(jù)臺風(fēng)對寧波海域影響的嚴(yán)重程度,本文對1509號臺風(fēng)進(jìn)行了詳細(xì)的驗(yàn)證比對,其余7場僅列出了模擬最高潮位和實(shí)測最高潮位的比對(表1)。

圖6 典型臺風(fēng)路徑

圖7 寧波水文測站位置
1509號“燦鴻”臺風(fēng)路徑見圖6,其于2015年6月30日20時在西北太平洋洋面上生成,7月11日16時40分,“燦鴻”以強(qiáng)臺風(fēng)級別在浙江省舟山朱家尖登陸,登錄時中心附近最大風(fēng)力有14級。導(dǎo)致寧波市109個鄉(xiāng)鎮(zhèn),60.5萬人口受災(zāi),損壞堤防243處共計72公里,堤防決口40處,損壞海塘3處、護(hù)岸237處。寧波全市遭受直接經(jīng)濟(jì)損失27.37億元。
1509號臺風(fēng)是一個直接在寧波登陸的臺風(fēng),對寧波當(dāng)?shù)赜绊戄^大,因此可以更好的驗(yàn)證本模型的精確性。圖8給出了1509號臺風(fēng)期間,毛礁、湖頭渡、西澤和大目涂實(shí)測和模擬潮位過程線。

表1 模擬與實(shí)測最高水位比較

a)毛礁站

b)湖頭渡站圖8 1509號臺風(fēng)期間潮位模擬值與實(shí)測值比較

c)西澤站

d)大目涂站續(xù)圖8 臺風(fēng)1509期間潮位模擬值與實(shí)測值比較
通過典型臺風(fēng)風(fēng)暴潮過程的模擬計算可以看出,該耦合模型較好地重現(xiàn)了歷次臺風(fēng)的發(fā)生過程,模擬值和實(shí)測值的平均絕對誤差為10.16 cm,平均相對誤差為3.68%。根據(jù)GB/T 22482—2008《水文情報預(yù)報規(guī)范》,平均相對誤差在15%以內(nèi),且平均絕對誤差控制在20 cm以內(nèi),說明本文所建立的寧波沿海精細(xì)化天文潮、風(fēng)暴潮耦合模型是可靠的。
上文建立的精細(xì)化耦合數(shù)值模型驗(yàn)證結(jié)果良好,現(xiàn)已將其集成于寧波沿海的風(fēng)暴潮精細(xì)化預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)中。本模型在系統(tǒng)中運(yùn)算時由大范圍模型實(shí)時對小范圍模型提供邊界條件,來提高模型運(yùn)算的時效性。該預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫作為各類信息的存儲倉庫,以GIS作為可視化平臺,以天文潮自動分潮優(yōu)化預(yù)報和風(fēng)暴潮數(shù)值預(yù)報模型為核心,根據(jù)預(yù)報作業(yè)的業(yè)務(wù)流程,搭建專業(yè)應(yīng)用平臺。主要包括:二維場景、三維場景、沿海實(shí)測潮位查詢、臺風(fēng)路徑獲取與分析、歷史數(shù)據(jù)查詢、天文潮預(yù)報、臺風(fēng)風(fēng)暴潮增水預(yù)報、臺風(fēng)風(fēng)暴潮耦合預(yù)報、海塘工程安全預(yù)警、預(yù)報精度評定及成果發(fā)布、以及系統(tǒng)管理與維護(hù)等功能模塊,實(shí)現(xiàn)寧波沿海潮汐、風(fēng)暴潮日?;?、業(yè)務(wù)化預(yù)報。
系統(tǒng)的專業(yè)性和多樣性可以滿足不同層次的技術(shù)和防洪決策人員進(jìn)行計算分析、信息查詢的需要,系統(tǒng)操作簡單,數(shù)據(jù)讀取直觀。該系統(tǒng)已在2016、2017年寧波沿海風(fēng)暴潮預(yù)報中成功應(yīng)用。圖9和圖10是對1601號臺風(fēng)“尼伯特”進(jìn)行試運(yùn)用中截取的綜合分析界面和毛礁站預(yù)報水位過程線。

圖9 各站預(yù)報結(jié)果綜合分析

圖10 毛礁站試報結(jié)果
本文建立的寧波近海風(fēng)暴潮、天文潮耦合模型,涵蓋了整個寧波海域,對寧波岸線進(jìn)行了細(xì)致的勾畫,使得在近岸的風(fēng)暴潮敏感區(qū)有較高的分辨率,8場驗(yàn)證臺風(fēng)的平均絕對誤差小于20 cm,平均相對誤差小于5%,能夠更準(zhǔn)確地計算風(fēng)暴潮的整個發(fā)生過程。該數(shù)值模式基本可以滿足寧波市臺風(fēng)風(fēng)暴潮的預(yù)報預(yù)警需要,并已集成應(yīng)用于寧波沿海風(fēng)暴潮精細(xì)化預(yù)報預(yù)警系統(tǒng),可提供寧波各大水文測站的綜合水位預(yù)報,為寧波近海海域海堤預(yù)警提供技術(shù)參數(shù),幫助安全決策人員提前采取措施減少因其帶來的損失,為寧波市經(jīng)濟(jì)社會的可持續(xù)發(fā)展保駕護(hù)航。
本模型僅能預(yù)報寧波沿海各點(diǎn)位處水位,無法進(jìn)行風(fēng)暴潮的漫灘計算,故無法對受災(zāi)范圍進(jìn)行預(yù)報。若能加入寧波沿海海塘標(biāo)高信息,對臺風(fēng)來臨時的漫灘受災(zāi)范圍進(jìn)行預(yù)報,將更有助于防災(zāi)決策。